技术标签： ElasticSearch elasticsearch 搜索引擎 大数据
布尔查询支持4种组合类型:
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| must | 可包含多个查询条件，每个条件均满足的文档才能被搜索到，每次查询需要计算相关度得分 |
| should | 可包含多个查询条件，不存在must和fiter条件时，至少要满足多个查询条件中的一个，文档才能被搜索到，否则需满足的条件数量不受限制,匹配到的查询越多相关度越高 |
| filter | 可包含多个过滤条件，每个条件均满足的文档才能被搜索到，每个过滤条件不计算相关度得分，结果在一定条件下会被缓存 |
| must_not | 可包含多个过滤条件，每个条件均不满足的文档才能被搜索到，每个过滤条件不计算相关度得分，结果在一定条件下会被缓存 |
索引mapping信息如下:
PUT bool_index
{
"settings": {
"number_of_replicas": 1,
"number_of_shards": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "long"
},
"description" : {
"type" : "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
索引文档信息如下:
POST /bool_index/_bulk
{
"index":{
"_id":1}}
{
"name":"张三","age":11,"description":"北京故宫圆明园"}
{
"index":{
"_id":2}}
{
"name":"王五","age":15,"description":"南京总统府"}
{
"index":{
"_id":3}}
{
"name":"张三","age":18,"description":"北京市天安门广场"}
{
"index":{
"_id":4}}
{
"name":"富贵","age":22,"description":"南京市中山陵"}
{
"index":{
"_id":5}}
{
"name":"来福","age":8,"description":"山东济南趵突泉"}
{
"index":{
"_id":6}}
{
"name":"憨憨","age":27,"description":"安徽黄山九华山"}
{
"index":{
"_id":7}}
{
"name":"小七","age":31,"description":"上海东方明珠"}
{
"index":{
"_id":8}}
{
"name":"张三","age":11,"description":"南京总统"}
DSl: 查询name中存在 “张三”，description中存在 “北京” 的数据
GET bool_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "张三"
}
},
{
"match": {
"description": "北京"
}
}
]
}
}
}
返回数据如下:
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 3.3848772,
"hits" : [
{
"_index" : "bool_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 3.3848772,
"_source" : {
"name" : "张三",
"age" : 11,
"description" : "北京故宫圆明园"
}
},
{
"_index" : "bool_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3",
"_score" : 2.8753755,
"_source" : {
"name" : "张三",
"age" : 18,
"description" : "北京市天安门广场"
}
}
]
}
}
springboot实现:
private static final String INDEX_NAME = "bool_index";
@Resource
private RestHighLevelClient client;
@RequestMapping(value = "/mustQuery", method = RequestMethod.GET)
@ApiOperation(value = "DSL - mustQuery")
public void mustQuery() throws Exception {
// 定义请求对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(INDEX_NAME);
// 查询所有
searchRequest.source(new SearchSourceBuilder().query(
QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.matchQuery("name","张三"))
.must(QueryBuilders.matchQuery("description","北京"))
));
// 打印返回数据
printLog(client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT));
}
private void printLog(SearchResponse searchResponse) {
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
System.out.println("返回hits数组长度:" + hits.getHits().length);
for (SearchHit hit: hits.getHits()) {
System.out.println(hit.getSourceAsMap().toString());
}
}
返回数据如下:
返回hits数组长度:2
{
name=张三, description=北京故宫圆明园, age=11}
{
name=张三, description=北京市天安门广场, age=18}
DSL: 查询name中存在 “张三” 或者 description中存在 “北京” 的数据
GET bool_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": "张三"
}
},
{
"match": {
"description": "北京"
}
}
]
}
}
}
查询结果如下:
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 3,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 3.3848772,
"hits" : [
{
"_index" : "bool_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 3.3848772,
"_source" : {
"name" : "张三",
"age" : 11,
"description" : "北京故宫圆明园"
}
},
{
"_index" : "bool_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3",
"_score" : 2.8753755,
"_source" : {
"name" : "张三",
"age" : 18,
"description" : "北京市天安门广场"
}
},
{
"_index" : "bool_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "8",
"_score" : 1.8889232,
"_source" : {
"name" : "张三",
"age" : 11,
"description" : "南京总统"
}
}
]
}
}
springboot实现:
@RequestMapping(value = "/shouldQuery", method = RequestMethod.GET)
@ApiOperation(value = "DSL - shouldQuery")
public void shouldQuery() throws Exception {
// 定义请求对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(INDEX_NAME);
// 查询所有
searchRequest.source(new SearchSourceBuilder().query(
QueryBuilders.boolQuery()
.should(QueryBuilders.matchQuery("name","张三"))
.should(QueryBuilders.matchQuery("description","北京"))
));
// 打印返回数据
printLog(client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT));
}
返回数据如下:
返回hits数组长度:3
{
name=张三, description=北京故宫圆明园, age=11}
{
name=张三, description=北京市天安门广场, age=18}
{
name=张三, description=南京总统, age=11}
DSL: 查询name中存在 “张三” 或者 description中存在 “北京” 的数据 且 age > 15 的数据
GET bool_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": "张三"
}
},
{
"match": {
"description": "北京"
}
}
]
}
},
{
"bool": {
"filter": [
{
"range": {
"age": {
"gte": 15
}
}
}
]
}
}
]
}
}
}
返回数据如下:
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 2.8753755,
"hits" : [
{
"_index" : "bool_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3",
"_score" : 2.8753755,
"_source" : {
"name" : "张三",
"age" : 18,
"description" : "北京市天安门广场"
}
}
]
}
}
springboot实现:
@RequestMapping(value = "/filterQuery", method = RequestMethod.GET)
@ApiOperation(value = "DSL - filterQuery")
public void filterQuery() throws Exception {
// 定义请求对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(INDEX_NAME);
// 查询所有
searchRequest.source(new SearchSourceBuilder().query(
QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.boolQuery()
.should(QueryBuilders.matchQuery("name","张三"))
.should(QueryBuilders.matchQuery("description","北京")))
.must(QueryBuilders.boolQuery()
.filter(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte("15")))
));
// 打印返回数据
printLog(client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT));
}
返回数据如下:
返回hits数组长度:1
{
name=张三, description=北京市天安门广场, age=18}
DSL: 查询 age 不在【11，15，18，22】 的数据
GET bool_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{
"terms": {
"age": [
"11",
"15",
"18",
"22"
]
}
}
]
}
}
}
返回数据如下:
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 3,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.0,
"hits" : [
{
"_index" : "bool_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "5",
"_score" : 0.0,
"_source" : {
"name" : "来福",
"age" : 8,
"description" : "山东济南趵突泉"
}
},
{
"_index" : "bool_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "6",
"_score" : 0.0,
"_source" : {
"name" : "憨憨",
"age" : 27,
"description" : "安徽黄山九华山"
}
},
{
"_index" : "bool_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "7",
"_score" : 0.0,
"_source" : {
"name" : "小七",
"age" : 31,
"description" : "上海东方明珠"
}
}
]
}
}
springboot实现:
@RequestMapping(value = "/mustNotQuery", method = RequestMethod.GET)
@ApiOperation(value = "DSL - mustNotQuery")
public void mustNotQuery() throws Exception {
// 定义请求对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(INDEX_NAME);
// 查询所有
searchRequest.source(new SearchSourceBuilder().query(
QueryBuilders.boolQuery()
.mustNot(QueryBuilders.termsQuery("age", new String[]{
"11","15","18","22"}))
));
// 打印返回数据
printLog(client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT));
}
返回数据如下:
返回hits数组长度:3
{
name=来福, description=山东济南趵突泉, age=8}
{
name=憨憨, description=安徽黄山九华山, age=27}
{
name=小七, description=上海东方明珠, age=31}
在布尔条件中，可以包含两种不同的上下文。
搜索上下文(query context)：使用搜索上下文时，Elasticsearch需要计算每个文档与搜索条件的相关度得分，并按照相关性进行排序，返回与查询最匹配的文档，有一定的性能开销，带文本分析的全文检索的查询语句很适合放在搜索上下文中，其中 must，should属于搜索上下文。
过滤上下文(filter context)：过滤上下文是根据指定的过滤条件来筛选文档，不计算相关性得分，只返回符合条件的文档，例如使用Term query判断一个值是否跟搜索内容一致，使用Range query判断某数据是否位于某个区间等。过滤上下文的查询不需要进行相关度得分计算，还可以使用缓存加快响应速度，很多术语级查询语句都适合放在过滤上下文中，其中 must_not，filter属于过滤上下文。
文章浏览阅读2w次，点赞7次，收藏51次。四个步骤1.创建C++ Win32项目动态库dll 2.在Win32项目动态库中添加 外部依赖项 lib头文件和lib库3.导出C接口4.c#调用c++动态库开始你的表演...①创建一个空白的解决方案，在解决方案中添加 Visual C++ , Win32 项目空白解决方案的创建：添加Visual C++ , Win32 项目这......_c#调用lib
文章浏览阅读4.6k次。苹方字体是苹果系统上的黑体，挺好看的。注重颜值的网站都会使用，例如知乎：font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, Helvetica Neue, PingFang SC, Microsoft YaHei, Source Han Sans SC, Noto Sans CJK SC, W..._ubuntu pingfang
文章浏览阅读159次。表单表单概述表单标签表单域按钮控件demo表单标签表单标签基本语法结构<form action="处理数据程序的url地址“ method=”get|post“ name="表单名称”></form><!--action,当提交表单时，向何处发送表单中的数据，地址可以是相对地址也可以是绝对地址--><!--method将表单中的数据传送给服务器处理，get方式直接显示在url地址中，数据可以被缓存，且长度有限制；而post方式数据隐藏传输，_html表单的处理程序有那些
文章浏览阅读1.2k次。使用说明:开启Google的登陆二步验证（即Google Authenticator服务）后用户登陆时需要输入额外由手机客户端生成的一次性密码。实现Google Authenticator功能需要服务器端和客户端的支持。服务器端负责密钥的生成、验证一次性密码是否正确。客户端记录密钥后生成一次性密码。下载谷歌验证类库文件放到项目合适位置(我这边放在项目Vender下面)https://github.com/PHPGangsta/GoogleAuthenticatorPHP代码示例://引入谷_php otp 验证器
文章浏览阅读4.3k次，点赞5次，收藏11次。matplotlib.plot画图横坐标混乱及间隔处理_matplotlib更改横轴间距
文章浏览阅读2.2k次。①Storage driver 处理各镜像层及容器层的处理细节，实现了多层数据的堆叠，为用户 提供了多层数据合并后的统一视图②所有 Storage driver 都使用可堆叠图像层和写时复制（CoW）策略③docker info 命令可查看当系统上的 storage driver主要用于测试目的，不建议用于生成环境。_docker 保存容器
文章浏览阅读834次，点赞27次，收藏13次。网络拓扑结构是指计算机网络中各组件（如计算机、服务器、打印机、路由器、交换机等设备）及其连接线路在物理布局或逻辑构型上的排列形式。这种布局不仅描述了设备间的实际物理连接方式，也决定了数据在网络中流动的路径和方式。不同的网络拓扑结构影响着网络的性能、可靠性、可扩展性及管理维护的难易程度。_网络拓扑csdn
文章浏览阅读1.8k次，点赞5次，收藏8次。IOS系统Date的坑要创建一个指定时间的new Date对象时，通常的做法是：new Date("2020-09-21 11:11:00")这行代码在 PC 端和安卓端都是正常的，而在 iOS 端则会提示 Invalid Date 无效日期。在IOS年月日中间的横岗许换成斜杠，也就是new Date("2020/09/21 11:11:00")通常为了兼容IOS的这个坑，需要做一些额外的特殊处理，笔者在开发的时候经常会忘了兼容IOS系统。所以就想试着重写Date函数，一劳永逸，避免每次ne_date.prototype 将所有 ios
文章浏览阅读5.3k次。方法一：用PLSQL Developer工具。 1 在PLSQL Developer的sql window里输入select * from test for update; 2 按F8执行 3 打开锁, 再按一下加号. 鼠标点到第一列的列头，使全列成选中状态，然后粘贴，最后commit提交即可。（前提..._excel导入pl/sql
文章浏览阅读83次。Git常用命令速查手册1、初始化仓库git init2、将文件添加到仓库git add 文件名 # 将工作区的某个文件添加到暂存区 git add -u # 添加所有被tracked文件中被修改或删除的文件信息到暂存区，不处理untracked的文件git add -A # 添加所有被tracked文件中被修改或删除的文件信息到暂存区，包括untracked的文件...
文章浏览阅读202次。分享119个ASP.NET源码总有一个是你想要的_千博二手车源码v2023 build 1120
文章浏览阅读1.8k次。版权声明：转载请注明出处 http://blog.csdn.net/irean_lau。目录(?)[+]1、缺省构造函数。2、缺省拷贝构造函数。3、 缺省析构函数。4、缺省赋值运算符。5、缺省取址运算符。6、 缺省取址运算符 const。[cpp] view plain copy_空类默认产生哪些类成员函数